逻辑回归损失函数: from sklearn.datasets import load_iris,make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split import tensorflow as tf import numpy as np X,Y = make_classification(n_samples=1000,n_features=5,n_classes=2) x_train,x_test,y_t…

Sklearn简介 Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块,对常用的机器学习方法进行了封装,包括回归(Regression).降维(Dimensionality Reduction).分类(Classfication).聚类(Clustering)等方法.当我们面临机器学习问题时,便可根据下图来选择相应的方法. Sklearn具有以下特点: 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 让每个人能够在复杂环境中重复使用 建立NumPy.Scipy.MatPlotLib之上 代…

题目太长啦!文档下载[传送门] 第1题 简述:实现逻辑回归. 此处使用了minimize函数代替Matlab的fminunc函数,参考了该博客[传送门]. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op #S函数 def sigmoid(z): g = 1/(1+np.exp(-z)) return g #cost计算函数 def costFunction(theta, X, y): t…

逻辑回归(Logistic regression) 以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 用梯度下降求解逻辑回归 Logistic Regression The data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取.假设你是一个大学系的管理员,你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会.你有以前的申请人的历史数据,你可以用它作为逻辑回归的训练集.对于每一个培训例子,你有两个考试的申请人的分数和录取决定…

sklearn实现多分类逻辑回归 #二分类逻辑回归算法改造适用于多分类问题1.对于逻辑回归算法主要是用回归的算法解决分类的问题,它只能解决二分类的问题,不过经过一定的改造便可以进行多分类问题,主要的改造方式有两大类:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS One) 2.对于OVR的改造方式,主要是指将多个分类结果(假设为n)分成是其中一种分类结果的和(其他),这样便可以有n种分类的模型进行训练,最终选择得分最高的的(预测率最高的的)便为分类结果即可.它所训练…

1.逻辑回归算法即可以看做是回归算法,也可以看作是分类算法,通常用来解决分类问题,主要是二分类问题,对于多分类问题并不适合,也可以通过一定的技巧变形来间接解决. 2.决策边界是指不同分类结果之间的边界线(或者边界实体),它具体的表现形式一定程度上说明了算法训练模型的过拟合程度,我们可以通过决策边界来调整算法的超参数. 注解:左边逻辑回归拟合决策边界嘈杂冗余说明过拟合,右边决策边界分层清晰说明拟合度好 3.在逻辑回归中随着算法的复杂度不断地提高,其算法的过拟合也会越来越严重,为了避免这个现象,我们…

在逻辑回归中使用多项式特征以及在sklearn中使用逻辑回归并添加多项式 在逻辑回归中使用多项式特征 在上面提到的直线划分中,很明显有个问题,当样本并没有很好地遵循直线划分(非线性分布)的时候,其预测的结果是不太准的,所以可以引用多项式项,从线性回归转换成多项式回归,同理,为逻辑回归添加多项式项,基于这基础,就可以对逻辑回归进行一个比较好的分类,可以使用将degree设置成各种大小来构建任意大小的决策边界 具体实现 (在notebook中) 熟悉的加载包环节,然后设置一个随机数,种子为666,生…

程序所用文件:https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8D%AE.zip 概念 代价函数关于参数的偏导 梯度下降法最终的推导公式如下 多分类问题可以转为2分类问题 正则化处理可以防止过拟合,下面是正则化后的代价函数和求导后的式子 正确率和召回率F1指标 我们希望自己预测的结果希望更准确那么查准率就更高,如果希望更获得更多数量的正确结果,那么查全率更重要,…

sklearn使用方法,包括从制作数据集,拆分数据集,调用模型,保存加载模型,分析结果,可视化结果 1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 from sklearn.model_selection import train_test_split #训练测试集拆分 4 from sklearn.linear_model import LogisticRegression #逻辑回归模型 5 import matplotlib.pyplot as p…

python信用评分卡(附代码,博主录制) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   预测变量线性检验 当构建一个二元分类器时,很多实践者会立即跳转到逻辑回归,因为它很简单.但是,很多人也忘记了逻辑回归是一种线性模型,预测变量间的非线性交互需要手动编…